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"Behavior Tree" 태그로 연결된 23개 게시물개의 게시물이 있습니다.

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Behavior-Tree Based Scenario Specification and Test Case Generation for Autonomous Driving Simulation

· 약 3분
Yunjun Yao
Zijun Shi
Lihua Fu
Li Li

논문 정보​

  • 제목: Behavior-Tree Based Scenario Specification and Test Case Generation for Autonomous Driving Simulation
  • 저자: Yunjun Yao, Zijun Shi, Lihua Fu, Li Li
  • 학회/저널: ICITES 2022 (2nd International Conference on Intelligent Technology and Embedded Systems)
  • 발행일: 2022-11-04
  • DOI: 10.1109/ICITES56274.2022.9943753
  • 주요 연구 내용: 행동 트리(BT) 기반 시나리오 기술 언어 BTScenario를 설계하고, 이를 활용하여 자율주행 시뮬레이션 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방법론 제안
  • 주요 결과 및 결론: BTScenario를 통해 맵 객체의 공간 배치와 행위자의 시간적 행동을 모두 기술할 수 있으며, PyTrees 라이브러리를 활용한 자동 테스트 케이스 생성으로 수동 설계 대비 더 넓은 엣지 케이스 커버리지를 달성
  • 기여점: BT를 로봇 제어뿐 아니라 시나리오 명세 언어로 활용하는 새로운 방향을 제시하고, 자율주행 SIL 테스팅에서 BT의 역할을 확장

A survey of Behavior Trees in robotics and AI

· 약 3분
Matteo Iovino
Edvards Scukins
Jonathan Styrud
Petter Ögren
Christian Smith

논문 정보​

  • 제목: A survey of Behavior Trees in robotics and AI
  • 저자: Matteo Iovino (KTH Royal Institute of Technology), Edvards Scukins (KTH Royal Institute of Technology), Jonathan Styrud (KTH Royal Institute of Technology), Petter Ögren (KTH Royal Institute of Technology), Christian Smith (KTH Royal Institute of Technology)
  • 학회/저널: Robotics and Autonomous Systems, Vol. 154
  • 발행일: 2022-08-01 (온라인 공개: 2022-04-12)
  • DOI: 10.1016/j.robot.2022.104096
  • 주요 연구 내용: 행동 트리(BT)의 로봇공학 및 AI 분야 활용 현황을 방법론, 응용 분야, 기여점 기준으로 분류한 체계적 서베이
  • 주요 결과 및 결론: BT가 기존 FSM 대비 모듈성, 확장성, 재사용성에서 우수하며, 로봇공학과 게임 AI에서 복잡한 에이전트 행동 관리에 유효한 도구임을 확인
  • 기여점: BT 관련 기존 문헌을 체계적으로 분류하고, 합성·분석 방법론, 학습 기반 BT, 미해결 연구 과제를 종합적으로 정리

Game AI Agent Modeling Using Petri Nets and Behavior Trees

· 약 3분
S. Lee
J. Kim
H. Park

논문 정보​

  • 제목: Game AI Agent Modeling Using Petri Nets and Behavior Trees
  • 저자: S. Lee, J. Kim, H. Park
  • 학회/저널: Multimedia Tools and Applications, Vol. 81, pp. 5845-5868 (Springer)
  • 발행일: 2022
  • DOI: 10.1007/s11042-021-11681-7
  • 주요 연구 내용: 페트리 넷(Petri Nets)과 행동 트리(Behavior Trees)를 결합한 하이브리드 프레임워크를 통해 게임 AI 에이전트의 복잡한 병렬 행동과 상태 전이를 모델링하는 방법 제안
  • 주요 결과 및 결론: 실제 게임 AI 시나리오에서의 실험을 통해 하이브리드 모델의 표현력과 실행 효율성을 검증
  • 기여점: BT의 계층적 행동 제어와 페트리 넷의 병렬성·동기화 표현 능력을 결합하여 복잡한 멀티태스킹 게임 AI 행동의 형식적 명세와 검증 방법론 제시

An Expressiveness Hierarchy of Behavior Trees and Related Architectures

· 약 3분
Oliver Biggar
Mohammad Zamani
Iman Shames

논문 정보​

  • 제목: An Expressiveness Hierarchy of Behavior Trees and Related Architectures
  • 저자: Oliver Biggar (University of Melbourne), Mohammad Zamani (University of Melbourne), Iman Shames (University of Melbourne)
  • 학회/저널: IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), Volume 6, Issue 3, pp. 5397-5404
  • 발행일: 2021-04-16
  • DOI: 10.1109/LRA.2021.3074337
  • 주요 연구 내용: BT, Decision Tree(DT), Teleo-reactive Program(TR), Finite State Machine(FSM) 간의 표현력(expressiveness)을 형식적으로 비교하는 계층 구조 수립
  • 주요 결과 및 결론: 보조 변수 유무에 따른 BT의 표현력 차이를 규명하고, 가독성-표현력 트레이드오프의 존재를 증명
  • 기여점: "BT가 FSM보다 나은가?"라는 실용적 질문에 이론적 답변을 제공하고, BT 설계 시 아키텍처 선택의 이론적 근거를 마련

Task Planning with Belief Behavior Trees

· 약 3분
Evgenii Safronov
Michele Colledanchise
Lorenzo Natale

논문 정보​

  • 제목: Task Planning with Belief Behavior Trees
  • 저자: Evgenii Safronov (Istituto Italiano di Tecnologia / Università di Genova), Michele Colledanchise (Istituto Italiano di Tecnologia), Lorenzo Natale (Istituto Italiano di Tecnologia)
  • 학회/저널: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2020)
  • 발행일: 2020-08-21
  • DOI: arXiv:2008.09393
  • 주요 연구 내용: 전통적 행동 트리를 확장한 Belief Behavior Tree(BBT)를 제안하여, 부분 관측 환경에서 불확실성을 고려한 자동 정책 생성을 수행
  • 주요 결과 및 결론: 실제 로봇 실험과 시뮬레이션을 통해 비결정적 행동 결과를 갖는 환경에서의 태스크 계획 유효성 검증
  • 기여점: BT의 조건 노드와 액션 노드 모두에 불확실성을 반영하여 부분 관측 환경에 적합한 태스크 계획 프레임워크 제시

Learning Behavior Trees From Demonstration

· 약 3분
Kevin French
Shiyu Wu
Tianyang Pan
Zheming Zhou
O. C. Jenkins

논문 정보​

  • 제목: Learning Behavior Trees From Demonstration
  • 저자: Kevin French, Shiyu Wu, Tianyang Pan, Zheming Zhou, Odest Chadwicke Jenkins (University of Michigan)
  • 학회/저널: 2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 7791-7797
  • 발행일: 2019-05-20
  • DOI: 10.1109/ICRA.2019.8794104
  • 주요 연구 내용: 인간의 시연(demonstration)으로부터 Behavior Tree를 자동으로 학습하는 파이프라인과 BT-Espresso 알고리즘 제안
  • 주요 결과 및 결론: Fetch 로봇을 활용한 가정 청소 태스크에서 시연 기반 BT 생성의 실용성을 검증
  • 기여점: Learning from Demonstration(LfD)과 BT를 결합하여, 비전문가도 투명하고 편집 가능한 로봇 정책을 생성할 수 있는 방법론 제시

Autonomous Acquisition of Behavior Trees for Robot Control

· 약 3분
Michele Colledanchise
Petter Ögren

논문 정보​

  • 제목: Autonomous Acquisition of Behavior Trees for Robot Control
  • 저자: Michele Colledanchise (KTH Royal Institute of Technology), Petter Ögren (KTH Royal Institute of Technology)
  • 학회/저널: 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 3460-3467
  • 발행일: 2018-10-01
  • DOI: 10.1109/IROS.2018.8594083
  • 주요 연구 내용: 강화학습(RL)을 통해 로봇이 자율적으로 행동 트리(BT) 기반의 제어 정책을 학습하는 방법론 제안
  • 주요 결과 및 결론: 자율적으로 학습된 BT가 수동 설계된 BT와 동등한 성능을 달성하면서도 인간이 읽고 검증할 수 있는 구조를 유지
  • 기여점: 행동 트리의 모듈성과 가독성을 유지하면서 자율 학습을 가능하게 하는 최초의 방법론 제안

Improving the Parallel Execution of Behavior Trees

· 약 3분
Michele Colledanchise
Lorenzo Natale

논문 정보​

  • 제목: Improving the Parallel Execution of Behavior Trees
  • 저자: Michele Colledanchise (Istituto Italiano di Tecnologia), Lorenzo Natale (Istituto Italiano di Tecnologia)
  • 학회/저널: 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
  • 발행일: 2018-10-01
  • DOI: 10.1109/IROS.2018.8593504
  • 주요 연구 내용: Behavior Tree의 병렬 노드(Parallel Node) 실행 시 발생하는 동시성 문제를 분석하고, 진행도(progress)와 자원 사용(resource usage) 개념을 도입한 Concurrent BT(CBT) 제안
  • 주요 결과 및 결론: CBT를 통해 안전한 동시 액션 실행을 보장하며, 수학적 분석과 로봇 실험으로 유효성을 검증
  • 기여점: BT의 병렬 실행에 대한 형식적 기반을 마련하여, 자율주행 및 로봇 제어에서 복수 행동 동시 수행의 신뢰성 향상에 기여

Adding Neural Network Controllers to Behavior Trees without Destroying Performance Guarantees

· 약 3분
Christopher Iliffe Sprague
Petter Ögren

논문 정보​

  • 제목: Adding Neural Network Controllers to Behavior Trees without Destroying Performance Guarantees
  • 저자: Christopher Iliffe Sprague (KTH Royal Institute of Technology), Petter Ögren (KTH Royal Institute of Technology)
  • 학회/저널: 61st IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2022) / arXiv 프리프린트 (2018)
  • 발행일: 2018-09-26 (arXiv), 2022 (CDC 발표)
  • DOI: arXiv:1809.10283 / 10.1109/CDC51059.2022.9992501
  • 주요 연구 내용: 안전성과 목표 수렴에 대한 성능 보장을 갖춘 행동 트리에 기계학습으로 설계된 신경망 컴포넌트를 성능 보장을 파괴하지 않으면서 통합하는 방법 제안
  • 주요 결과 및 결론: BT의 모듈적 구조를 활용하여 신뢰할 수 없지만 효율적인 ML 컴포넌트와 형식적으로 검증된 모델 기반 컴포넌트를 안전하게 결합 가능
  • 기여점: 학습 기반 접근법의 효율성과 형식적 모델 기반 설계의 안전성을 동시에 달성하는 하이브리드 BT 아키텍처 제시

Behavior Trees in Robotics and AI - An Introduction

· 약 3분
Michele Colledanchise
Petter Ögren

논문 정보​

  • 제목: Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction
  • 저자: Michele Colledanchise (KTH Royal Institute of Technology), Petter Ögren (KTH Royal Institute of Technology)
  • 학회/저널: Chapman & Hall/CRC Artificial Intelligence and Robotics Series (도서) / arXiv:1709.00084
  • 발행일: 2018-01-01
  • DOI: 10.1201/9780429489105
  • 주요 연구 내용: Behavior Tree(BT)의 정의, 이론적 기초, 기존 전환 구조와의 관계, 설계 원칙, 형식적 분석 도구, 자동 계획 및 기계 학습에서의 활용, 확률적 BT까지 포괄적으로 소개
  • 주요 결과 및 결론: BT가 FSM 등 기존 전환 구조를 일반화하며, 안전성, 견고성, 효율성에 대한 형식적 분석이 가능함을 체계적으로 제시
  • 기여점: BT에 대한 최초의 체계적 입문서로, 로봇 공학 및 AI 분야에서 BT 연구와 응용의 표준 참고 자료 역할